Python 通过传递列表对数据帧进行索引

我试图从一个DataFrame对象中选择多个值，如下所示：

Int64Index: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 6 columns):
Cell                  68  non-null values
Sequence Protocol     68  non-null values
dtypes: float64(2), object(4) 

我想根据单元格列中的值选择多个值。我知道如何通过在数据上运行for循环来实现这一点，但我发现这很笨拙

理想情况下，我希望传递一个“单元”列表，以返回另一个数据帧对象

示例输出如下所示：

idx = cell_info.Cell == ['1','3','5']

np.where(cell_info.Cell == data.keys())

np.where(cell_info.Cell == list(data.keys()))

对于

idx

，将给出以下内容：

0    True
1   False
2    True
3   False
4    True
5   False
6   False
...

对于

np.sum（idx）

将等于

3

我已尝试按单元格重新编制索引：

cell_info.reindex(index=cell_info.Cell)

这将导致空数据帧

我尝试传递以下内容以获取索引，其中data.keys（）是我要索引的单元格列表：

idx = cell_info.Cell == data.keys()

这将导致所有值都为False，即

np。sum（idx）

将产生

0

（但如果我单独调用它们，则不会产生）

如果我这样做：

idx = cell_info.Cell == ['1','3','5']

np.where(cell_info.Cell == data.keys())

np.where(cell_info.Cell == list(data.keys()))

但是，如果执行以下操作，它将返回空数组：

idx = cell_info.Cell == ['1','3','5']

np.where(cell_info.Cell == data.keys())

np.where(cell_info.Cell == list(data.keys()))

它给出了一个错误：

ValueError: Arrays were different lengths: 100 vs 19

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如果您能解释一下将列表传递到索引的适当方式是什么，以及为什么在最后两个调用中存在差异，那就太好了

编辑您的问题，将实际数据包括在

单元格信息中

以及您想要的结果。如果您无法共享cell_info中的数据，请举一个小例子来说明问题。作为猜测，我认为

query

或

isin

方法就是您要寻找的方法，但是如果没有一个例子，我不能肯定。是的

isin

方法工作得很好。你为什么不把它作为你的答案，我会接受的。非常感谢，我知道这一定是我错过的东西！